
## 序列
#创建序列及访问
import pandas as pd
import numpy as np

s1=pd.Series([-1,2,4,3,'hq'])#创建列表默认序列,
s2=pd.Series([1,-2,3,4,'hq'],index=['a','b','c','d','f'])#指定列表和索引，创建个性化序列,
s3=pd.Series((1,2,3,4))#创建指定元组默认序列,
s4=pd.Series(np.array([2,3,4,5]))#创建数组默认序列,
#通过字典创建序列\n",
mydict={'red':200,'bule':200,'yellow':500}#定义字典,
s5=pd.Series(mydict)#指定字典序列"

#序列属性
val=s1.values  #获取序列中的值
in1=s1.index #获取s1中的索引

#序列方法

#1.unique()方法
s51=s3.unique()#调用unique()方法去重

#2.isin()方法
s52=s3.isin([0,'he'])#判断0和he是否在s5里面

#3.value_counts()
s53=s5.value_counts()#统计各元素的次数

#4.空值处理方法
ss1=pd.Series([10,'hq',60,np.nan,20])
#~为取反，
tt1=ss1[~ss1.isnull()]

#序列切片（省略）

#序列聚合运算
s=pd.Series([1,2,4,5,6,7,8,9,10])
su=s.sum()#求和
sm=s.std()#求标准差















